Twitter上における対話生成エンジンを用いたインタラクティブ広告

抄録

ユーザーの嗜好性を行動パターンから把握し最適なコンテンツを配信する技術がこれまで広告効率を大きく改善してきた。一方で個人情報保護の観点からユーザーの行動を詳細にトラッキングすることへの制限が強化されている。そのような状況下では、より少ない接点の中で、ユーザーのストレスにならず嗜好性を把握する手法が求められている。 そのようなニーズにこたえるために、本論文ではGPT(Genarative Pretrained Transfomer)を用いた対話エンジンを開発し、Twitter上でユーザーの興味情報を収集するシステムを構築、そこから得られる嗜好性情報の分析を行った。